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一、大數(shù)據(jù)采集工程師項目簡介

大數(shù)據(jù)采集工程師是由工業(yè)和信息化部教育與考試中心推出?一套專業(yè)化?，科學化?，系統(tǒng)化的人才考核標準?，涉及在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融、??電信、醫(yī)學、旅游、新聞媒體等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、機器學習、人工智能并能制作業(yè)務報告、提供決策的新型數(shù)據(jù)分析人才所需要的技能。

“大數(shù)據(jù)采集工程師?”是對在大數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲、處理及系統(tǒng)架構設計及大數(shù)據(jù)技術等前沿科技領域中，使用大數(shù)據(jù)采集技術作為主要工具和方法進行工作的專業(yè)人員的全面技能考核，分為初級，?中級?，高級三個等級。

二、能力標準

1、大數(shù)據(jù)采集工程師（初級）

需要掌握 Python 編程基礎、用于編寫數(shù)據(jù)采集腳本和進行數(shù)據(jù)處理，了解基本的數(shù)據(jù)結構和算法，以優(yōu)化數(shù)據(jù)采集和處理過程，掌握SQL語言及MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫，便于從數(shù)據(jù)庫中提取和整合數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡爬蟲知識、離線數(shù)據(jù)采集和實時數(shù)據(jù)采集技術，以從不同渠道捕獲數(shù)據(jù)，熟悉Linux系統(tǒng)命令和shell編程，為搭建大數(shù)據(jù)集群環(huán)境做準備解決基本的數(shù)據(jù)分析問題，能夠理解業(yè)務目標?，并能將業(yè)務目標初步轉化為大數(shù)據(jù)采集與應用問題?，能結合具體技術進行初步目標實現(xiàn)。適合政府、金融、電信、零售等行業(yè)前端業(yè)務及???從事市場、管理、財務、供應、咨詢等職位的相關人員。

2、大數(shù)據(jù)采集工程師（中級）

一年以上大數(shù)據(jù)采集應用工作經(jīng)驗，或已獲得大數(shù)據(jù)采集工程師（初級）證書。掌握 Python 編程基礎、用于編寫數(shù)據(jù)采集腳本和進行數(shù)據(jù)處理，了解基本的數(shù)據(jù)結構和算法，以優(yōu)化數(shù)據(jù)采集和處理過程，掌握SQL語言及MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫，便于從數(shù)據(jù)庫中提取和整合數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡爬蟲知識、離線數(shù)據(jù)采集和實時數(shù)據(jù)采集技術，以從不同渠道捕獲數(shù)據(jù)，熟悉Linux系統(tǒng)命令和shell編程，搭建大數(shù)據(jù)集群環(huán)境做準備解決基本的數(shù)據(jù)分析問題，能夠理解業(yè)務目標?，并能將業(yè)務目標初步轉化為大數(shù)據(jù)采集與應用問題?，能結合具體技術進行初步目標實現(xiàn)。適合政府、金融、電信、零售等行業(yè)前端業(yè)務及???從事市場、管理、財務、供應、咨詢等職位的相關人員。

3、大數(shù)據(jù)采集工程師（高級）

三年以上大數(shù)據(jù)采集應用崗位工作經(jīng)驗，或已獲得大數(shù)據(jù)采集工程師（中級）證書。掌握 Python 編程基礎、用于編寫數(shù)據(jù)采集腳本和進行數(shù)據(jù)處理，了解基本的數(shù)據(jù)結構和算法，以優(yōu)化數(shù)據(jù)采集和處理過程，掌握SQL語言及MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫，便于從數(shù)據(jù)庫中提取和整合數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡爬蟲知識、離線數(shù)據(jù)采集和實時數(shù)據(jù)采集技術，以從不同渠道捕獲數(shù)據(jù)，熟悉Linux系統(tǒng)命令和shell編程，搭建大數(shù)據(jù)集群環(huán)境做準備解決基本的數(shù)據(jù)分析問題，多行業(yè)多領域大數(shù)據(jù)技采集應用、深度學習、人工智能應用?，能充分理解業(yè)務目標?，并將業(yè)務目標精準轉換、拆分為具體技術任務；具有超強數(shù)據(jù)采集能力，不僅能自主完成各環(huán)節(jié)任務還能帶領數(shù)據(jù)采集團隊完成大型項目?，為企業(yè)生產(chǎn)賦能。適合政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、?電商、?醫(yī)學等行業(yè)數(shù)據(jù)分析應用資深人員。

三、課程內容

階段	課程	知識模塊
基礎知識	數(shù)據(jù)分析	數(shù)據(jù)分析概述
		Numpy數(shù)組
		Numpy矩陣與讀寫文件
	數(shù)據(jù)挖掘	數(shù)據(jù)挖掘概述
		編程基礎
		常用庫使用
	數(shù)據(jù)采集基礎	?Python爬蟲環(huán)境與爬蟲簡介
		網(wǎng)頁前端基礎
		簡單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取-生成HTTP請求
		簡單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取-解析網(wǎng)頁
		簡單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取-爬取并存儲數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)采集與存儲技術	數(shù)據(jù)存儲技術	數(shù)據(jù)倉庫
		數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)與數(shù)據(jù)存儲
		查詢事務管理與系統(tǒng)結構
		分布式文件系統(tǒng)概述
		環(huán)境配置
		Hadoop集群配置與啟動
		Hadoop安全模式與HDFS操作
		非關系型數(shù)據(jù)庫概述
		MongoDB部署模式與數(shù)據(jù)分片
		系統(tǒng)部署單節(jié)點MongoDB
		Linux系統(tǒng)部署MongoDB副本集與分片集群
		數(shù)據(jù)庫管理工具
	大數(shù)據(jù)采集技術	網(wǎng)絡爬蟲框架
		簡介與快速入門
		Agent組件類型
		攔截器、Channel選擇器和Sink處理器
		常見的采集配置
		多Agent數(shù)據(jù)采集
		廣告系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)采集分析
		廣告曝光日志數(shù)據(jù)采集分析
		用戶行為日志數(shù)據(jù)采集分析
		農(nóng)產(chǎn)品信息采集與分析
機器學習進階知識	分類與回歸	回歸分析
		決策樹算法介紹
		泰坦尼克號生還者預測
		人工神經(jīng)網(wǎng)絡介紹
		單樣本網(wǎng)絡訓練
		全樣本網(wǎng)絡訓練
		K近鄰算法
		?樸素貝葉斯
		支持向量機算法介紹
		支持向量機代碼實現(xiàn)
		市財政收入分析及預測
	聚類分析	?聚類分析概述與實現(xiàn)
		密度與層次聚類
		根據(jù)刷卡經(jīng)緯度信息分析乘客上車站點
	推薦算法	基于用戶的協(xié)同過濾推薦
		基于物品的協(xié)同過濾推薦
		基于流行度推薦
		實操案例:新聞用戶智能推薦
	時間序列	時間序列原理與實現(xiàn)
		腦卒中發(fā)病環(huán)境因素分析及干預
		金融服務機構資金流量預測
	集成學習與強化學習	集成學習概述與實現(xiàn)
		強化學習概述與實現(xiàn)
		網(wǎng)絡入侵用戶自動識別
職業(yè)技術考核	大數(shù)據(jù)采集工程師（高級）職業(yè)技術考試	?